package algorithm.variousAlgorithm;

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 * @ClassName: MissingRolls
 * @Description 2028. 找出缺失的观测数据
 * 现有一份 n + m次投掷单个 六面 骰子的观测数据，骰子的每个面从 1 到 6 编号。观测数据中缺失了 n 份，你手上只拿到剩余m 次投掷的数据。
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 * 幸好你有之前计算过的这 n + m 次投掷数据的 平均值 。 给你一个长度为 m 的整数数组 rolls ，其中rolls[i] 是第 i 次观测的值。
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 * 同时给你两个整数 mean 和 n 。返回一个长度为 n 的数组，包含所有缺失的观测数据，且满足这 n + m 次投掷的 平均值 是 mean 。
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 * 如果存在多组符合要求的答案，只需要返回其中任意一组即可。如果不存在答案，返回一个空数组。 k个数字的 平均值 为这些数字求和后再除以k 。
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 * 注意 mean 是一个整数，所以 n + m 次投掷的总和需要被n + m整除。
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 * @Author skywingking
 * @Date 2022/3/27 9:21 下午
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public class MissingRolls {
    public int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
        int m = rolls.length;
        int sum = mean * (n + m);
        int missingSum = sum;
        for(int roll : rolls){
            missingSum -= roll;
        }
        if(missingSum < n || missingSum > 6 * n){
            return new int[0];
        }
        int quotient = missingSum / n, remainder = missingSum % n;
        int[] missing = new int[n];
        for(int i = 0; i < n; i++){
            missing[i] = quotient + (i < remainder ? 1:0);
        }
        return missing;
    }
}